Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Schița de curs
Introducere în transformatoarele generative preformulate (GPT)
- Evoluția modelelor lingvistice în NLP
- Introducere în GPT și semnificația sa
- Cazuri de utilizare și aplicații ale modelelor GPT
Înțelegerea arhitecturii și a formării GPT
- Arhitectura transformatorului și mecanismul de autoatenție
- Pre-antrenarea și reglarea fină a modelelor GPT
- Învățarea prin transfer și adaptarea domeniului cu GPT
Explorarea GPT-3
- Prezentare generală a arhitecturii și a caracteristicilor GPT-3
- Înțelegerea capacităților și limitărilor modelului's
- Exerciții practice cu GPT-3 pentru generarea și completarea textului
Progrese recente: GPT-4
- Prezentare generală a celui mai recent model GPT-4
- Îmbunătățiri și îmbunătățiri cheie față de versiunile anterioare
- Explorarea capacităților extinse ale GPT-4
Aplicații ale modelelor GPT
- Generarea și completarea textului folosind modele GPT
- Traducerea automată cu GPT
- Sisteme de dialog și chatbots cu GPT
- Scriere creativă și povestiri folosind modele GPT
Reglarea fină a modelelor GPT
- Tehnici de reglare fină a modelelor GPT pentru sarcini specifice
- Adaptarea GPT pentru aplicații specifice unui domeniu
- Cele mai bune practici pentru ajustarea fină și evaluarea modelelor
Considerații și provocări de ordin etic
- Implicațiile etice ale utilizării modelelor lingvistice mari
- Probleme de părtinire și corectitudine în modelele GPT
- Atenuarea riscurilor și asigurarea unei utilizări responsabile a modelelor GPT
Tendințe viitoare și dincolo de GPT-4
- Tendințe emergente în NLP și modele generative
- Frontiere de cercetare și potențiale progrese dincolo de GPT-4
Rezumat și etapele următoare
- Recapitulare a învățămintelor cheie și a concluziilor din cadrul cursului
- Resurse pentru explorarea în continuare și oportunități de învățare în modelele GPT și NLP
Cerințe
- Familiaritate cu conceptele de învățare profundă și cu fundamentele de procesare a limbajului natural (NLP).
- Cunoștințele de bază ale transformatoarelor ar fi benefice. .
Audiență
- Științifici de date
- Inginerii de învățare mecanică
- Cercetători NLP
- Antomoșii de IA
14 ore
Mărturii (1)
Exemple din viața reală.
Craig - Hollard Insure
Curs - ChatGPT
Tradus de catre o masina
